{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "import pandas as pd\n",
    "import numpy as np\n",
    "from numpy import genfromtxt\n",
    "import os\n",
    "import seaborn as sns"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "#importar os dados\n",
    "#ESTE É UM EXEMPLO DE IMPORTAÇÃO E ORGANIZAÇÃO DOS DADOS A SER SEGUIDO PARA TODOS OS OUTROS\n",
    "#GRÁFICOS DO MESMO TIPO, ALTERANDO O DOCUMENTO IMPORTADO\n",
    "pd1 = pd.read_csv(\"tabela_coocorrencia.csv\")\n",
    "\n",
    "#definindo função para selecionar da mesma tabela apenas as colunas que servem para cada gráfico, isso evita\n",
    "#que seja preciso criar uma nova tabela para cada gráfico, e evitar realizar a mesma operação várias vezes\n",
    "def pegar_colunas (df, col1, col2):\n",
    "    df = df[[col1,col2]]\n",
    "    df=df.sort_values(by=col2, ascending=False, ignore_index=True)\n",
    "    df = df.iloc[0:15]\n",
    "    df.set_index([pd.Index([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15]), col1])\n",
    "    return df"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "#PROCESSO A SER REPETIDO PARA OS OUTROS COLETIVOS: exclusão de linhas com informações não importantes\n",
    "#seleção dos dez mais utilizados e renomeação\n",
    "cooc=cooc.drop([])\n",
    "cooc.reset_index(drop=True, inplace=True)\n",
    "cooc=cooc.iloc[0:10]\n",
    "cooc=cooc.replace([])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "cores = ['#A7226E', '#1487af', '#F26B38', '#F7DB4F', '#be6e2a', '#FE4365', '#FC9D9A', '#F9CDAD', '#C8C8A9', '#83AF9B', '#532454']"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "#plotando o gráfico, tamanho da figura\n",
    "plt.figure(figsize=[10,8])\n",
    "#criando o subplot para facilitar e permitir edição das axis o que está entre parênteses indica que é um plot só e não vários\n",
    "post = plt.subplot()\n",
    "\n",
    "ax = plt.subplot(2,2,1)\n",
    "plt.bar(x[0],y[0], color = cores[0], label=xcomunidade[0])\n",
    "plt.bar(x[1],y[1], color = cores[1], label=xcomunidade[1])\n",
    "plt.bar(x[2],y[2], color = cores[9], label=xcomunidade[2])\n",
    "plt.bar(x[3],y[3], color = cores[8], label=xcomunidade[3])\n",
    "plt.bar(x[4],y[4], color = cores[7], label=xcomunidade[4])\n",
    "plt.bar(x[5],y[5], color = cores[5], label=xcomunidade[5])\n",
    "plt.legend(fontsize='small')\n",
    "plt.title(\"\")\n",
    "ax.set_xticks([])\n",
    "for i in range(len(y)):\n",
    "    plt.annotate(str(y[i]), xy=(x[i],y[i]), ha='center', va='bottom')\n",
    "\n",
    "\n",
    "ax2=plt.subplot(2,2,2)\n",
    "plt.bar(x[0],y[0], color = cores[1], label=xcoletivos[0])\n",
    "plt.bar(x[1],y[1], color = cores[0], label=xcoletivos[1])\n",
    "plt.bar(x[2],y[2], color = cores[2], label=xcoletivos[2])\n",
    "plt.bar(x[3],y[3], color = cores[3], label=xcoletivos[3])\n",
    "plt.bar(x[4],y[4], color = cores[4], label=xcoletivos[4])\n",
    "plt.bar(x[5],y[5], color = cores[6], label=xcoletivos[5])\n",
    "plt.legend(fontsize='small')\n",
    "plt.title(\"\")\n",
    "ax2.set_xticks([])\n",
    "for i in range(len(y)):\n",
    "    plt.annotate(str(y[i]), xy=(x[i],y[i]), ha='center', va='bottom')\n",
    "\n",
    "ax3=plt.subplot(2,2,3)\n",
    "plt.bar(x[0],y[0], color = cores[0], label=xconscientizacao[0])\n",
    "plt.bar(x[1],y[1], color = cores[6], label=xconscientizacao[1])\n",
    "plt.bar(x[2],y[2], color = cores[3], label=xconscientizacao[2])\n",
    "plt.bar(x[3],y[3], color = cores[1], label=xconscientizacao[3])\n",
    "plt.bar(x[4],y[4], color = cores[4], label=xconscientizacao[4])\n",
    "plt.bar(x[5],y[5], color = cores[11], label=xconscientizacao[5])\n",
    "plt.legend(fontsize='small')\n",
    "plt.title(\"\")\n",
    "ax3.set_xticks([])\n",
    "for i in range(len(y)):\n",
    "    plt.annotate(str(y[i]), xy=(x[i],y[i]), ha='center', va='bottom')\n",
    "\n",
    "ax4=plt.subplot(2,2,4)\n",
    "plt.bar(x[0],y[0], color = cores[3], label=xfonte_comunidade[0])\n",
    "plt.bar(x[1],y[1], color = cores[2], label=xfonte_comunidade[1])\n",
    "plt.bar(x[2],y[2], color = cores[6], label=xfonte_comunidade[2])\n",
    "plt.bar(x[3],y[3], color = cores[1], label=xfonte_comunidade[3])\n",
    "plt.bar(x[4],y[4], color = cores[5], label=xfonte_comunidade[4])\n",
    "plt.bar(x[5],y[5], color = cores[10], label=xfonte_comunidade[5])\n",
    "plt.legend(fontsize='small')\n",
    "plt.title(\"\")\n",
    "ax4.set_xticks([])\n",
    "for i in range(len(y)):\n",
    "    plt.annotate(str(y[i]), xy=(x[i],y[i]), ha='center', va='bottom')             \n",
    "                 \n",
    "plt.savefig('cooc.png',dpi=300, bbox_inches='tight')"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.7.7"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 4
}
